Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trực quan hóa mô hình hồi quy tuyến tính

Giờ bạn đã xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và huấn luyện nó bằng tất cả các quan sát hiện có, bạn có thể trực quan hóa mức độ mô hình khớp với dữ liệu. Điều này giúp bạn diễn giải mối quan hệ giữa chi tiêu quảng cáo radio và giá trị sales.

Các biến X (một mảng giá trị radio), y (một mảng giá trị sales) và predictions (một mảng giá trị y mà mô hình dự đoán dựa trên X) đã được nạp sẵn cho bạn từ bài tập trước.

Bài tập này là một phần của khóa học

Học có giám sát với scikit-learn

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import matplotlib.pyplot với bí danh plt.
  • Tạo biểu đồ scatter thể hiện y theo X, với các điểm quan sát màu xanh dương.
  • Vẽ một biểu đồ đường màu đỏ hiển thị các giá trị dự đoán theo X.
  • Hiển thị biểu đồ.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
Chỉnh sửa và Chạy Mã